OpenAI第三代向量大模型text-embedding-3简介 embedding向量是一个数字组成的向量,可以表示自然语言或者代码的语义。基于这个向量可以得出不同文本或者代码内容之间的相似性,在知识检索中用处很高。本次OpenAI发布的向量大模型包括2个版本,分别是text-embedding-3-small和text-embedding-3-large。 其中,前者是规模较小但是...
从上图可知,text-embedding-3-small/large这两个新嵌入模型允许开发者通过在 dimensions API 参数中传递嵌入而不丢失其概念表征属性,从而缩短嵌入(即从序列末尾删除一些数字) 例如在 MTEB 基准上,text-embedding-3-large 可以缩短为 256 的大小, 同时性能仍然优于未缩短的 text-embedding-ada-002 嵌入(大小为 1536...
- text-embedding-3-large 相对OpenAI 之前的模型有显著进步,在MTEB 中 的平均得分提升了 61.0% to 64.6%; - 然鹅,市场上已经出现4款模型,实现了对OpenAI 的超越,其中两款基于目前最火的开源模型 Mistral。 榜单网址:链接。 #Embedding#word embedding#词向 ...
Description Fixes: #5181 Adds support for new OpenAI models: text-embedding-3-small text-embedding-3-large In particular text-embedding-3-large for Qdrant collection creation. An important questio...
•多样化的RAG:在选择少量样本示例时,首先使用OpenAI的text-embedding-3-large工具计算BIRD训练集中所有自然语言问题向量的嵌入。我们仅嵌入问题本身,不包括证据或正确的SQL语句。对于每个新问题,我们根据余弦相似度来选择少量样本示例。我们发现,许多情况下最为相似的问题仅仅是彼此的小变体。为了获得更具信息量的示例,...
新的嵌入模型:我们有一个小模型 (text-embedding-3-small),价格更便宜(我们说的是价格下降 5 倍),还有一个大模型 (text-embedding-3-large),即新的重量级冠军。GPT-3.5 Turbo 即将变得更便宜,将投入成本削减 50%,产出削减 25%。 GPT-4 Turbo 的新预览模型有望结束那些令人沮丧的“懒惰”响应(编码人员团结...
在本篇paper(Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training)中,共提出了三个尺寸的模型,small、base、large,且主要适用于英文场景,不过在2024年2月,该项目进一步发布了基于多语言的版本(Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report),进一步扩大了该模型的应用范围。
2023年8月2日,北京智源人工智能研究院发布的中英文语义向量模型BGE(hf地址:https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh,GitHub地址:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/README_zh.md),以下是BGE的技术亮点 高效预训练和大规模文本微调; ...
论文:MTEB: Massive Text Embedding Benchmark (2022.10,Hugging Face) 代码:embeddings-benchmark/mteb :大规模文本嵌入评估 中文文本嵌入评估:CMTEB 向量的检索 向量搜索库 Approximate Nearest Neighbor(ANN)是一种用于在大规模数据集中寻找最近邻居的算法。其目标是在尽可能短的时间内找到与给定查询点最近的数据点,...
stella-base-zh和stella-large-zh分别以piccolo-base-zh[6]和piccolo-large-zh作为基础模型,512-1024的position embedding使用层次分解位置编码[7]进行初始化。 感谢商汤科技研究院开源的piccolo系列模型。 stella is a general-purpose Chinese text encoding model, currently with two versions: base and large,both...